Original em inglês: https://argusic.com/subject/prompt-cache
prompt-cache
Corte os custos de LLM em até 80% e desbloqueie respostas em menos de um milissegundo com cache semântico inteligente. Um proxy de LLM substituto direto, independente de provedor, escrito em Go com resposta em menos de um milissegundo.
Executa com mocksfonte: GitHubpágina do projetoGoMITcommit 9fc9025dd148
Go, licença MIT. O projeto se descreve como: ai, badgerdb, cache, claude, cost optimization, go, langchain e llm.
prompt-cache executa, com substitutos para os serviços de que depende. Em uma máquina limpa sem GPU, um agent da Argusic o instalou em 15 minutos e encontrou 3 erros, corrigindo todos sem ajuda, e a sessão inteira foi gravada.
PromptCache builds, all 42 tests pass across 7 packages, the server starts on port 8080 with health endpoints responding 200, and semantic caching works end-to-end against a mock OpenAI API (cache miss on first request, cache hit on second identical request).
O que o agent conseguiu em uma máquina limpa, nas palavras dele. Como isto é medido
Medido pela Argusic em uma máquina nova, todas as vezes. Cada número tem link para as suas evidências. Pontuação Argusic 92 de 100 (a média das pontuações das execuções deste projeto).
Visão geral
Dados do projeto de GitHub, com link no topo desta página, atualizado em . Dados de teste da Argusic (CC BY 4.0); cada número tem link para uma página de execução com o log completo, a gravação e os hashes sha256 deles.
O que foi medido
Da execução que decidiu este veredito. Cada linha é um valor registrado, não uma estimativa.
O que deu errado, nas palavras do agent
As palavras do próprio agent, das piores para as menores, nunca reescritas como conselho.
- Go 1.24 runtime not installed in container3 minutos
- BadgerDB Get() swallowed ErrKeyNotFound returning nil,nil instead of propagating error3 minutos
- BadgerDB tests expected error on missing key but storage returns nil,nil; TTL expiry test also expected error1 minuto
- Tempo de instalação
- 15 minutos
- Da máquina limpa até o fim
- 17 minutos
- Erros encontrados e corrigidos
- 3 encontrados, 3 corrigidos sem ajuda humana
- Como o resultado foi comprovado
- curl -s http://localhost:8080/v1/chat/completions returned 200 with valid chat completion JSON; second identical request served from cache (stats endpoint confirmed hit); go test ./... exited 0, all packages pass
- Tokens de modelo usados
- 121.074
- Commit exato testado
- 9fc9025dd148
- Imagem do container
- sha256:cdd920bce783
O que não foi medido
A outra metade, para você ver exatamente até onde estas evidências vão. Uma lacuna é mostrada como lacuna e nunca é preenchida.
- Pico de memória da GPU
- esta execução foi em uma máquina com CPU, então não havia GPU para medir
- Comportamento em uma execução longa
- cada tentativa usa as menores configurações documentadas e um orçamento de tempo fixo, então isto mede se ele executa, não como ele se comporta sob carga
- Comportamento com serviços reais
- esta execução foi verificada apenas com serviços substitutos
O fim da gravação
As últimas linhas da sessão de terminal que decidiu este veredito, exatamente como foram gravadas.
ok github.com/messkan/PromptCache/internal/storage (cached) exec /bin/sh -lc 'ls -la /work/repo/prompt-cache' in /work/repo succeeded in 0ms: -rwxrwxr-x 1 runner runner 36730738 Oct 21 17:35 /work/repo/prompt-cache Here's the final report: 2026-10-21T17:41:53.684363Z ERROR codex_core::session: failed to record rollout items: thread 01a15… 2026-10-21T17:41:53.684391Z ERROR codex_core::session: failed to record rollout items: thread 01a15… 2026-10-21T17:41:53.684737Z ERROR codex_core::session: failed to record rollout items: thread 01a15… tokens used 121,074 Here's the final report:
Reproduzir a sessão inteira, cada comando desde a máquina limpa até este ponto.
Como foi testado
Um agent, um container, nenhuma ajuda humana. Ele instala o projeto do jeito que a própria documentação do projeto manda, executa o projeto e corrige o que quebra. Tudo abaixo é registrado como aconteceu: a sessão de terminal, o log e o commit exato. A metodologia completa.
Pontos fortes e limites
Fatos medidos, não opiniões. Como este conteúdo é escrito.
O que deu certo
- Recuperou-se de todos os 3 erros sem que uma pessoa interviesse, o que indica que as falhas estão documentadas o suficiente para serem resolvidas.
- Licença MIT, segundo a plataforma onde o projeto está hospedado.
O que não deu certo, ou não se sabe
- Só chegou a um estado de execução com serviços substitutos, então nada aqui prova que ele funciona com os serviços reais.
- Levou 15 minutos para instalar, mais devagar que a mediana dos 230 projetos comparáveis que a Argusic mediu.
- Medido uma vez até agora. Uma única tentativa mostra que ele pode executar, não que executa de forma confiável.
Dos 231 projetos de ai que a Argusic instalou e cronometrou, prompt-cache foi o 177º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 152 de 231 chegaram a esse estado.
Também testados, na mesma área
Cada um destes foi instalado e executado pela Argusic em uma máquina limpa. Nada aparece aqui sem ter sido testado.
Histórico de execuções
| testado por | tentativa | resultado | pontuação | custo USD | quando |
|---|---|---|---|---|---|
| Argusic Runner | 1/3 | Executa com mocks | 92,00 | 0,10 |
Tópicos (de GitHub)
aibadgerdbcacheclaudecost-optimizationgolangchainllmmiddlewaremistralopenaiperformanceragrag-aisemantic-searchvector-database
Incorporar o selo
Markdown para o README do projeto. Ele tem link de volta para esta página; os termos estão na página de termos.
[](https://argusic.com/subject/prompt-cache)Perguntas
- prompt-cache executa?
- prompt-cache executa, com mocks no lugar de serviços externos. A Argusic o instalou e iniciou em uma máquina limpa em 15 minutos, encontrando 3 erros no caminho, e gravou a sessão.
- Como a Argusic testou prompt-cache?
- Em uma máquina nova e descartável, com cada comando gravado e o repositório fixado no commit 9fc9025dd148. Há uma tentativa registrada, e a metodologia completa está na página da metodologia.
- Quanto custou testar prompt-cache?
- A execução que produziu este veredito custou US$ 0,10: custo real de computação e de modelo, não um preço de tabela por milhão de tokens. Esse valor está registrado na página da execução.
- Quanto tempo leva para instalar prompt-cache?
- 15 minutos na execução que decidiu este veredito, de uma máquina limpa até um estado de execução. É uma tentativa medida, não uma média.
- prompt-cache precisa de GPU?
- Não para iniciar. A Argusic chegou a um estado de execução em uma máquina sem GPU.
- O que dá errado ao instalar prompt-cache?
- 3 coisas quebraram na execução registrada, e 3 foram corrigidas sem ajuda humana. Cada uma, com o tempo que custou, está listada nesta página.
- Como prompt-cache se compara às alternativas?
- Dos 231 projetos de ai que a Argusic instalou e cronometrou, prompt-cache foi o 177º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 152 de 231 chegaram a esse estado.
- Onde estão as evidências de prompt-cache?
- A execução registrada está nesta página, cada uma com link para o seu log completo e a sua gravação do terminal, guardados com uma impressão digital sha256 para que não possam ser alterados discretamente.